27、乔叟实验室:光环背后的故事

乔叟实验室:光环背后的故事

在学术的长河中,约翰·马修斯·曼利(John Matthews Manly)和伊迪丝·里克特(Edith Rickert)编辑的八卷本《坎特伯雷故事集》堪称一座里程碑。然而,这一伟大成就的背后,不仅有两位学者的不懈努力,更有着众多助手们鲜为人知的付出与故事。

项目缘起与挑战

曼利和里克特在一战后回到芝加哥大学,他们在一次交谈中萌生了编辑《坎特伯雷故事集》的想法。当时,他们已经是知名的中世纪学者,在相关领域有着深厚的积累。对于如何获取经典和中世纪作品最权威的版本,存在两种主要的方法:“最佳文本”法和“修订”法。前者选择看似“最佳”的副本并进行修正,而曼利和里克特选择了更“科学”的“修订”法。这种方法需要识别所有现存的未直接从其他现存副本复制的副本,通过对比和分析来重建更权威的版本。

由于要处理超过八十个副本,“修订”工作极其繁琐。他们需要将所有副本与任意选择的基础文本(如斯基特的《学生乔叟》)进行校对,并记录所有变体形式。理论上,看似劣质的手稿抄写员有时可能接触到更接近作者原文的文本。完成校对和记录变体后,还需要根据共同错误对副本进行分组,绘制谱系图,最终推导出原型副本。

技术助力与团队组建

幸运的是,他们从战争办公室熟悉的照相制版技术为项目带来了转机。借助这一技术,他们可以将所有手稿的照相副本集中到芝加哥大学,大大节省了时间和精力。然而,如此庞大的工作仅靠他们两人无法完成,于是他们开始组织研讨会,让学生参与实验性的校对和分类工作。

资金最终到位,主要来自洛克菲勒基金会通过普通教育委员会的资助。1927年夏天,他们有了四名带薪助手和十五名研讨会学生参与工作。此外,他们还承担了另一个与乔叟相关

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值